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光伏并网发电系统最大功率跟踪控制方法
1.引言
光伏并网发电系统是一种逐渐受到广泛关注的新型清洁能源利用形式。在光伏发电系统中，最大功率跟踪(MPPT)控制技术是一项非常重要的技术，用于确保光伏电池板的输出功率最大化。本文旨在介绍光伏并网发电系统的最大功率跟踪控制方法。
2.光伏发电系统的基本原理
光伏发电系统利用太阳能将光能转化为电能。光伏电池是光伏发电的核心部分，是一种利用半导体材料的光电转换方法。当光照到光伏电池上时，光子与材料中的电子相互作用，将电子从价带中抽出并转移到导带中，产生电流。光伏电池可以直接输出电流和电压，通常将多个电池组成电力模块，电力模块组成电力阵列。
3.最大功率跟踪控制方法
光伏电池的输出功率与电压和电流之间的关系有一个非常特殊的曲线。在光照强度和温度不变的情况下，当电流不断增加时，输出功率先增加到一个峰值，然后随着电流的继续增加而下降。这是因为电池内部有一个固有电阻，电流越大导致电池内部损耗越大，从而降低了电池的输出功率。因此，当光伏电池中的电阻和电容不变时，电池的最大功率输出与光照强度和温度有关。
MPPT控制器可以跟踪光伏电池输出功率的最大值，从而使系统能够将光照强度最大化并提高光伏电池的发电效率。MPPT控制器的工作原理是比较电池的工作状态与其最大功率点(MPP)，并调整电池的工作状态以达到最大功率输出。根据比较的结果，控制器可以通过调整负载电阻或改变电池连接方式来使电池输出功率最大。
常用的MPPT控制方法有以下几种：
（1）基于P&O的MPPT控制方法
P&O(PERTURBandOBSERVE)控制方法是一种简单直观的控制方法，常用于实际应用中。该方法基于当前光伏电池的电压和电流，通过连续地“扰动”和“观察”的方式来寻找下一步的操作点。它通过持续控制扰动大小，使得系统能够在控制周期内快速地能够找到最大功率点。
（2）基于模型预测控制的MPPT控制方法
模型预测控制(MPC)方法基于先前的最大功率点(MPP)预测下一个控制周期中的最优功率清晰。运用图像识别技术、神经网络技术、模糊控制技术、PID控制等手段，建立光伏电池模型，预测出最大功率点，使控制器尽可能跟踪和接近预测出的最大功率点，从而提高输出效率。
（3）基于人工神经网络的MPPT控制方法
人工神经网络(ANN)方法是通过对训练数据进行反馈学习来实现控制的一种强大的技术。这种控制方法可以实现更好的预测能力，并可以更准确地跟踪最大功率点。ANN方法需要大量的训练数据来训练神经网络，因此需要预测的问题比较复杂才能发挥出其优势。
4.结论
最大功率跟踪（MPPT）控制是光伏电池系统优化运行的重要方法。本文介绍了基于电压、电流和功率特性的MPPT控制方法，其中包括基于P&O的控制方法，基于模型预测控制的方法以及基于人工神经网络的方法。这些控制方法可以利用控制器来调节电池的工作状态，使其在不同的工作状态下输出最大功率。因此，MPPT控制器在光伏并网发电系统中的应用，可以大大提高光伏电池的发电效率，实现光伏发电系统的最优化控制。